[发明专利]基于用户习惯的小说推荐方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于用户习惯的小说推荐方法，通过层层过滤、筛选，环环相扣，将数量庞大的小说库规模缩小为适宜在不同星期的不同阅读时段推荐给不同用户的第三小说集或第一小说集或第二小说集，且以小说类型、作者姓名、作者国籍、小说标题、历史阅读的小说文本内容、小说库中的小说摘要为过滤、筛选条件，筛选过程简单、计算复杂度低，同时确保了小说推荐的速度和推荐准确度。本发明还公开了一种基于用户习惯的小说推荐方法。

技术领域

本发明涉及数据推送技术领域，具体涉及一种基于用户习惯的小说推荐方法及系统。

背景技术

不同用户在不同时段阅读的小说风格、类型通常并不相同，比如男生倾向于在夜晚时段阅读悬疑类或者恐怖类的小说，而女生在夜晚时段更倾向于阅读言情类或文学类的小说。同个读者在一天内的不同时段阅读的小说类型通常也不一致，比如在上午时段可能更倾向于阅读悬疑类或推理类的小说，而在午休时段更倾向于阅读科幻类的小说，下午时段更倾向于阅读武侠类、武打类的小说，而夜晚时段则更倾向于阅读言情类或历史类的小说。因此在推荐小说时，首先要解决的是如何满足不同用户在不同时段对于不同风格、类型的小说的阅读需求。

第二，用户的小说阅读习惯并非是固定不变的，比如，有些用户习惯在周末甚至周末的某个固定时段阅读悬疑类或推理类小说，而在周一到周五则倾向于阅读非悬疑或非推理类的小说，或者更为细致地，上周的周一到周三阅读悬疑类小说，周四、周五阅读科幻类小说，周六、周日阅读文学类小说，而这周的周一到周三阅读科幻类小说，周四、周五阅读文学类小说，周六、周阅读悬疑类小说，甚至更为细致的，在周一到周五的每一日的A阅读时段阅读悬疑类小说，在B阅读时段阅读科幻类小说，在C阅读时段阅读武侠类小说，在D阅读时段阅读言情类小说等等。针对同个用户的阅读习惯非固定不变这种情况时，该如何有针对性的在不同的阅读时段为不同的用户推荐小说？

第三，网络上可推荐的小说数量非常庞大，如何从数量庞大的可推荐小说库中快速且较为精准的匹配出符合不同用户在不同星期不同时段的阅读兴趣的小说推荐给对应的用户成为小说推荐亟待解决的第三个技术问题。

发明内容

本发明以提高小说推荐针对性和及时性，满足不同用户在不同星期不同时段的小说推荐需求为目的，提供了一种基于用户习惯的小说推荐方法及系统。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

提供一种基于用户习惯的小说推荐方法，包括步骤：

S1，获取关联每个用户的小说推荐过滤词库，以及获取每个所述用户在每个历史阅读时段阅读的小说标题库、小说文本库，并获取可推荐的小说库中的每篇小说的类型、作者姓名、作者国籍、小说标题以及小说摘要，以及获取待进行小说推荐的时间点所属的阅读时段；

S2，在关联所述用户的所述小说推荐过滤词库中进一步获取关联待进行小说推荐的所述阅读时段的小说类型、作者姓名、作者国籍分别对应的第一过滤词集、第二过滤词集和第三过滤词集；

S3，将可推荐的所述小说库中的每篇小说的类型对应的类型词与关联所述用户的所述第一过滤词集中存储的类型词进行词匹配，

若匹配成功，则将所述小说库中的对应小说过滤掉，然后转入步骤S4；

若匹配失败，则转入步骤S4；

S4，将经步骤S3过滤剩余的所述小说库中的每篇小说的作者姓名对应的类型词与关联所述用户的所述第二过滤词集中存储的类型词进行词匹配，

若匹配成功，则将所述小说库中的对应小说过滤掉，然后转入步骤S5；

若匹配失败，则转入步骤S5；

S5，将经步骤S4过滤剩余的所述小说库中的每篇小说的作者国籍对应的类型词与关联所述用户的所述第三过滤词集中存储的类型词进行词匹配，